На пределе аппаратных мощностей: Илон Маск представил систему, ускоряющую обучение ИИ в 10 раз
Визуализация Grok
Илон Маск поделился новостями о прогрессе в инфраструктуре для создания нейросетей: инженеры SpaceX практически закончили работу над первой версией специализированного программного обеспечения, написанного на языке C. Основной акцент сделан на предельной близости кода к аппаратным мощностям серверов.
Инновация представляет собой низкоуровневое решение, которое осуществляет непосредственное взаимодействие с кластерной системой, объединяющей около 220 тысяч графических процессоров Nvidia GB300 и высокоскоростные сетевые интерфейсы 800G. В архитектуру заложены принципы массивно-параллельных вычислений и отказ от лишних программных прослоек, что позволяет радикально сократить латентность и максимизировать пропускную способность.
Как отмечает Маск, концепция системы базируется на минимизации посредников между программным обеспечением и «железом», что позволяет выжать максимум из вычислительного ресурса. Подобная оптимизация должна обеспечить значительный скачок в эффективности при выполнении масштабных задач машинного обучения.
Глава компании также выразил уверенность, что новая разработка способна превзойти по быстродействию JAX — популярный инструмент для сложных вычислений в сфере ИИ — более чем в 10 раз.
Источник: iXBT
Отечественный принтер научился печатать электронику и контролировать качество печати на лету
Литий-серные батареи вышли на новый уровень: плотность энергии достигла 477 Вт·ч/кг
Ледяные гейзеры Сатурна повысили шансы обнаружить жизнь на его спутнике
В США Samsung грозит запрет на продажу смартфонов Galaxy и SSD из-за патентов
Глава Nvidia оправдал деградацию базовых навыков счета из-за ИИ
NASA впервые зафиксировало внутреннее разрушение теплозащиты кораблей при 900 °C
Thunderobot представила ИИ-рабочую станцию Station Series в двухлитровом корпусе с 16-ядерным Ryzen AI Max+ 395 и 128 ГБ ОЗУ
В мессенджере «Макс» запустили рекламу в каналах